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Coze平台智能体开发指南摘要：本文详细介绍了Coze平台上智能体的构建方法与应用。智能体作为具备特定身份和能力的AI实体，由大语言模型驱动，通过插件、知识库等扩展功能。文章阐述了智能体的核心构成（大脑模型、身份定义、知识记忆、技能工具）和两种工作模式（单Agent与多Agents协作）。重点讲解了创建步骤：选择模型、配置参数、角色定义（含提示词设计技巧）、添加知识库与插件、优化交互体验等。特别针
本文探讨了AI智能体与Playwright结合实现自动化测试的新范式，重点分析了ModelContextProtocol(MCP)技术的关键作用。MCP服务器通过生成精简的快照(Snapshot)，让AI能够理解和操作浏览器界面。文章详细介绍了快照生成策略，包括保留关键交互元素、控制信息长度等方法，并展示了在LangChain中的实战应用流程。然而，该技术仍面临诸多挑战：快照信息丢失导致认知偏差、
霍格沃兹测试开发学社推出AI智能体测试平台，通过大模型技术实现测试用例自动生成。该功能可基于需求文档一键生成规范测试用例，支持自定义提示词、多文档综合分析，大幅提升测试效率与质量。核心优势包括：设计速度提升数倍、覆盖更全面、结果更贴合需求。平台支持用例管理、批量导出和生成记录追溯，适用于版本迭代、大型项目等场景。目前该功能已面向学员开放内测，旨在帮助测试人员从重复劳动中解放，专注于更有价值的分析工
摘要： Maven与JUnit结合是Java单元测试的核心工具组合。Maven管理项目依赖，JUnit提供专业测试框架，二者协同实现自动化测试。文章系统介绍了软件测试的四个阶段（单元、集成、系统、验收测试）和三种方法（白盒、黑盒、灰盒测试），对比了main方法测试与JUnit测试在效率、组织性和功能支持上的显著差异，并演示了IDEA中通过Maven配置JUnit依赖及创建测试类的具体流程。该组合为
AI生成单元测试技术解析：85%准确率的实践指南 核心发现： 技术原理：AI通过AST解析代码结构（准确率近100%），结合海量测试样本学习断言模式（正确率70-85%），自动生成Mock和边界测试，使覆盖率提升20-40%。 准确率本质：85%主要指断言正确率，而非业务逻辑完备性。实际应用中，60-80%的生成测试可直接使用，异常场景覆盖优于人工。 典型局限：AI在复杂依赖、异步调用和业务规则理
MCP（ModelContextProtocol）是解决大语言模型与外部工具交互痛点的开放协议。它通过标准化通信方式，实现工具与LLM的无缝集成，提供权限控制和安全保障。文章详细介绍了在LangChain中接入MCP服务器的完整流程：首先安装必要库并准备MCP服务器，然后通过创建客户端会话、配置服务器参数、生成LangChain工具等步骤完成集成。这种设计使开发者无需重复编写适配代码，即可直接利用
字节跳动于2025年7月26日正式开源其AI智能体开发平台"扣子"（Coze），包含Coze Studio可视化开发工具和Coze Loop运维管理系统两大核心组件。它采用Apache 2.0许可证，允许免费商业使用，无隐藏条款。
AI应用开发平台Coze和Dify各有特色。Coze由字节跳动推出，主打快速搭建AI聊天机器人，提供拖拽式界面和插件商店，适合非技术人员快速部署。Dify是开源平台，强调定制化，支持API和代码深度开发，适合企业级私有化部署需求。选择建议：追求快速上线选Coze，需要高度定制或数据安全选Dify。关键根据项目需求、技术能力和部署要求选择合适平台。
Coze是字节跳动推出的AI智能体开发平台，支持低代码构建智能助手。平台提供可视化开发界面、多模型支持、知识库增强和插件系统，可应用于测试领域实现智能用例生成、缺陷分析等。相比传统工具，Coze具有学习曲线低、适应性强等优势。用户可通过上传测试文档、配置工作流快速创建测试智能体，提升测试效率与质量。该平台为测试工程师提供了AI赋能的创新工作方式。
霍格沃兹测试开发学社推出AI智能体测试平台的"项目资料套件"功能，解决测试文档分散管理的痛点。该功能可将关联文档打包管理，确保测试覆盖完整性和引用一致性，支持套件创建、文档关联管理、编辑删除等操作。基于套件一键生成测试用例，大幅提升测试准备效率，适用于复杂项目、版本迭代等场景。该功能实现了需求到用例的完整闭环，减少手工整理文档的繁琐，降低测试遗漏风险，是智能化测试协作的重要一步
Promise 是解决回调地狱的有效手段，promise 和 then 的用法会经常碰到。Async / Await 是另一种更优雅的使用 promise 的方式，更推荐使用。
霍格沃兹测试开发学社推出AI智能体测试平台的"需求文档管理"功能，旨在解决测试准备中的常见痛点。该功能支持文档集中管理（上传/编辑/删除）、多格式导入（Word/PDF/链接）、批量操作和实时更新，确保测试用例与需求同步。核心价值在于通过AI自动生成精准测试用例，提升效率（减少50%手工工作）、准确性（降低遗漏风险）和协作便利性（版本统一管理）。目前面向学员内测开放，标志着测试
本文档介绍了NetCoreKevin项目的单元测试方法，使用NUnit框架测试服务和控制器层。项目采用ASP.NET Core分层架构，通过Moq框架模拟依赖项进行隔离测试。提供了SignService和SignController的测试示例，展示如何设置mock对象、调用测试方法并进行断言验证。单元测试确保代码质量，验证业务逻辑正确性，同时通过模拟技术隔离外部依赖。测试数据流包括准备输入、执行测
iowait率（CPU等待IO）大于 50%，表明CPU有大量时间在等待IOutil率 大于 70%，表明磁盘使用过于频繁
博客系统是一款基于Web的内容创作与交流平台，主要用于用户注册登录、文章发布与管理、评论互动及内容搜索。该系统面向个人用户、团队以及内容运营者，提供从文章撰写、发布、阅读到互动的完整流程支持。随着功能的逐步完善和上线需求的推进，需要通过系统化的测试验证其功能的正确性、性能的稳定性以及在不同浏览器和终端下的兼容性，从而保障用户在实际使用过程中的良好体验系统包含下面四个核心模块(1) 登录页面(2)
current_url = self.driver.current_urlself.assertEqual(current_url, "http://news.baidu.com/game")
1.在服务器安装 docker2.创建 jenkins 容器3.根据自动化项目依赖包构建 python 镜像(构建自动化 python 环境)4.运行新的 python 容器，执行 jenkins 从仓库中拉下来的自动化项目5.执行完成之后删除容器。
《软件测试中的BUG管理实践》摘要：本文系统介绍了测试工程师在软件测试生命周期中管理BUG的核心要点，包括BUG的双重视角定义（规格说明与用户预期）、高质量描述的五大要素（版本、环境、步骤、预期/实际结果）、四级严重程度分类法（崩溃、严重、一般、次要），以及完整的BUG生命周期模型（New到Closed的流转）。文章还提供了处理团队争议的五种策略和预防性措施建议，强调建立缺陷标准、三方评审和缺陷库
continueelse:break元素不可点击：可以往上查找父级元素，直到找到一个可以点击的元素，直接点击操作。“”"某个元素执行点击操作:param parentElement：WebDriver或者WebElement:param id:待查找的元素id:return:“”"
在本文中，我们将介绍如何使用Python的Requests库、框架、Excel和Allure报告来进行接口自动化测试。接口自动化测试是软件开发过程中的重要环节，它可以提高测试效率、降低测试成本，并确保软件的质量。
借助ASCET-DEVELOPER，软件工程师能够构建高性能、安全、可靠、低开销且易于维护的嵌入式软件。其高度自动化可实现高效安全的工作。ASCET-DEVELOPER专门设计用于大批量工程软件设计，符合工业和安全标准，并以低成本提供不同版本。ASCET-DEVELOPER模型使用嵌入式软件开发语言(ESDL)和文本或图形编辑器。
最近在研究jenkins的集成，然后想把自己写的python工具也用jenkins集成一下废话少说，来看结构sparking.py@author: lianying'''class Sparking:@staticmethoddef get_num_of_zero(bits_num, key):cnt = 0while key:cnt += 1key &= key
在jekins配置里发送邮件成功，但实际发送不成功的解决方案
在页面上点击构建，程序会跳转到 flask 设置好的 /build 这个 url 中，这个路由负责运行自动化测试的代码，他会接收用户传过来的 project 参数，找到在 workspace 目录下的项目，再执行自动化测试指令（这里统一用 pytest 指令）。编写脚本的日子很累，你需要每天加班，而且没有加班工资。为了动态获取文件数据，你使用了生成器惰性获取数据，在 /build-history
为了进行交换，需要在Jama Connect中准备适当的属性，例如，除了结果字段外，通常还需要一个所谓的验证级别，指定需求在测试的哪个阶段被链接。这种混合编辑方法提供了最灵活的方式，既可以使用基于表格的专用图形界面编辑数百个测试数据值，又可以在基于ASCII的编辑器中轻松编辑大型分布式的测试代码片段。通过脚本视角，可以对测试进行文本编辑，也可以用专用的测试脚本对更改进行审查。龙智作为TESSY软件
jenkins
1. CoreMark 是什么？CoreMark 是由 EEMBC（嵌入式微处理器基准评测协会） 开发的嵌入式处理器性能基准测试工具，用于评估处理器的核心性能，包括整数运算、控制流操作和内存访问等。其测试结果以 CoreMark/MHz 为单位，得分越高表示性能越强。
摘要：本文介绍了如何在Dify平台上快速构建AI智能体（Agent），以"会议纪要小助手"为例详细演示开发流程。Dify作为LLM应用开发平台，支持自主规划、工具调用和记忆能力等智能体特性。文章从环境准备、提示词编写、模型配置到工具添加，逐步指导开发者完成智能体创建，并分享进阶优化技巧和实践建议。通过Dify平台，开发者无需深厚编程背景即可构建功能丰富的AI应用，如客服助手、决
开源AI开发平台选型指南：Coze与Dify深度对比 Dify和Coze作为两大热门开源AI开发平台，在架构设计与适用场景上各具特色。Dify采用Python/Flask技术的集成化架构，提供一体化LLM应用开发环境，适合Python技术栈团队快速开发；Coze则基于Golang微服务架构，模块化设计更灵活，适合大型企业复杂场景。核心差异体现在：Dify提供更完善的可视化工作流和RAG管道，学习曲
中文在线文档：https://www.jenkins.io/zh/doc/book/pipeline/还有一个：https://www.w3cschool.cn/jenkins/jenkins-qc8a28op.html01、Pipeline流水线基本语法首先创建在jenkins上创建一个pipeline的流水线任务新建ITEM–>选择流水线基本pipeline脚本结构pipeline {/
此外，BSP还提供了预先编写的驱动程序和功能库，加速开发过程并提高系统的可靠性。它是针对特定硬件平台的软件包，提供了操作系统和硬件之间的抽象层，以便开发人员可以更方便地使用硬件功能和编写应用程序。硬件抽象层：BSP提供对硬件的抽象，隐藏了底层硬件细节，使开发人员可以使用统一的接口编写应用程序，而不需要了解底层硬件的具体实现。设备初始化和配置：BSP负责初始化硬件设备，并进行必要的配置，使操作系统能
硬件加速：使用硬件加速器（如专用的加速器模块或协处理器），将一些计算密集型任务从主处理器转移到硬件中，以减轻处理器和存储器的负载。当涉及到嵌入式系统时，存储器的优化是至关重要的，因为嵌入式系统通常有严格的资源限制和性能要求。通过以上优化措施，可以有效地减小嵌入式系统的存储器占用，提高系统的性能和效率，并满足资源受限的嵌入式应用要求。这样可以减少存储器的占用，并提高系统的性能和响应速度。缓存优化：充
之前项目将接口自动化项目持续集成到了jenkins上，这次专门写篇文章记录下。
下方这份完整的软件测试视频教程已经整理上传完成，需要的朋友们可以自行领取**
【摘要】测试开发私教服务班4.0推出大厂导师1对1指导，帮助测试工程师突破职业瓶颈。服务分为名企定向班（阿里、腾讯等大厂导师）和技术专项班（自动化测试、AI测试等方向），提供3个月小班辅导+不限次答疑。导师团队来自一线互联网公司，平均10年以上经验。学员反馈显示，该服务在简历优化、面试指导、技术突破等方面效果显著，成功案例包括专科生入职大厂、半年涨薪50%等。服务支持分期付款，报名赠送智能测试平台
检索增强生成（RAG）技术结合信息检索与大型语言模型，提升生成内容的准确性和时效性。RAG系统包含检索器、编码器和生成器三个核心模块，工作流程分为知识库预处理、实时查询处理和增强生成三个阶段。通过文档分割、向量化处理和相似性搜索实现高效检索，再结合提示工程将检索结果输入LLM生成回答。该技术可应用于企业知识管理、客户服务等场景，有效解决大模型幻觉和知识更新问题。优化策略包括改进检索算法、提示模板设
《Dify知识库优化六步法：10分钟提升AI回答准确率90%》 针对Dify知识库回答不精准的问题，本文提出系统化解决方案：1）精选高质量文档（MD/PDF优先）；2）智能分段处理（根据内容调整长度与重叠度）；3）配置问答对与提示词约束AI回答范围；4）人工检查分段质量；5）通过刁钻问题测试优化引用机制；6）选用GPT-4等强模型增强理解力。六步协同可显著减少AI幻觉，适用于企业文档、技术手册等场
刚从小厂出来，没想到在另一家公司我又寄了。在这家公司上班，每天都要加班，但看在钱给的比较多的份上，也就不太计较了。但万万没想到一纸通知，所有人不准加班了，不仅加班费没有了，薪资还要降40%，这下搞的饭都吃不起了，所以一气之下我直接辞职了。我感觉好简单的题，但我硬是没有答出来，早知道好好看看大佬软件给我准备的软件测试面试宝典了。就在下方，需要的可以直接去观看，也可以直接【2024最新版】Python
毕业3年了，学的是环境工程专业，毕业后零基础转行做软件测试。已近从事测试行业8年了，自己也从事过2年的手工测试，从事期间越来越觉得如果一直在手工测试的道路上前进，并不会有很大的发展，所以通过自己的努力，早几年已经成功的转入自动化测试的方向，又过去了这么久，现在就职于美团测试开发框架组，搭建过美团platuo测试框架，thrift测试框架，自动化测试平台，熟悉python3，java，vue，在多家
在软件测试领域，尤其是自动化测试范畴，许多从业者在职业生涯早期便接触到测试自动化金字塔这一概念，我也不例外。尽管多年来，该模型在测试领域屡遭质疑，但在实际工作中，我仍会不时参考使用。
接收到预期的ICMP消息时，我们首先检查这个响应是不是来自我们正在扫描的子网，然后检查ICMP消息里有没有我们自定义的签名。在负责接收数据包的主循环中，我们会判断接收到的数据包是否为ICMP数据包，然后计算出ICMP数据在原始数据包中的偏移，最后将数据按照ICMP结构进行解析。注意：这里Windows和Linux的区别是，前者允许我们嗅探任何协议的所有流入数据，而后者强制我们指定一个协议来嗅探，这
Python接口自动化测试是一项非常重要的技术，它可以帮助我们快速、准确地验证API的正确性。我们需要掌握Python编程语言、HTTP协议和JSON数据格式等基础知识，以及使用requests库、json库和unittest框架等工具来进行测试。这些资料，对于做【软件测试】的朋友来说应该是最全面最完整的备战仓库，这个仓库也陪伴我走过了最艰难的路程，希望也能帮助到你！凡事要趁早，特别是技术行业，一
编写公用的父类方法from selenium import webdriverfrom selenium.webdriver.common.action_chains import ActionChains#鼠标操作class BasePage():'''BasePage封装所有界面都公用的方法。例如driver,find_element等''''''实例化BasePage类时，事先执行的__in
Local module directory：SVN下载到本地的目录，配置为【.】默认项目根目录下【注：这个与Ant的build.xml文件中的配置相关联，默认的文件是根目录，若这里有修改，需要修改对应的build.xml文件】旧的构建保存了你在一次构建中的所有临时文件，如果构建没有保留的必要，就勾选丢弃旧的构建，同时设置保持构建天使和保持构建的最大个数两个参数。4、 这里的Build File是
单元测试是Python web开发中不可或缺的部分。通过使用合适的测试框架，编写高质量的测试代码，并自动化运行测试，我们可以有效地管理项目代码并提高开发效率。同时，在实践中通过一些技巧来帮助我们更好地利用单元测试，这些技巧也可以帮助我们在开发过程中快速发现问题，提高代码质量和稳定性。
软件测试永不停止
（5）生成测试报告方法三（HTML的方式）
单元测试
——单元测试
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